지난 10년간 우리나라는 몇 번의 경제위기를 겪으며 자산 가치의 급등을 경험하였다. 그러나 자산을 둘러싼 관심은 일부 고자산 계층에 집중되어 자산이 없거나 적은 자산을 가진 계층들의 자산 추세나 경향에 대한 관심은 상대적으로 적었다. 본 연구는 한국노동패널자료 2∼11차 자료를 이용하여 우리나라 전반의 자산 빈곤의 추세를 살펴보고, 1999년과 2008년 사이의 자산빈곤율의 변화를 Datt & Ravallion(1992)의 분해 방법을 사용하여 성장과 분배요인으로 분해하여 보았다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 10년간 우리나라 가구의 전반적 자산액의 규모는 점진적으로 증가하여왔음에도 자산빈곤 역시 계속 증가하는 역설적인 상황이 전개되어 왔다. 1999년과 2008년 간의 자산빈곤율의 변화를 요인 분해한 결과, 두 연도간의 빈곤율 격차는 성장요인에 의해 빈곤율이 감소되었을 것임에도 분배적 요인이 빈곤율을 증가시켜 전체적인 빈곤율의 증가를 가져온 것으로 나타났다. 이는 지난 10년 간 우리나라 자산빈곤 변화에 있어 자산의 전반적 성장에 의한 빈곤 감소효과보다 분배 악화에 의한 빈곤 증가효과가 훨씬 컸다는 것을 보여준다.;Over the past ten years, Korea has experienced a surge in asset values and has become to face the problem of asset equity. However, people's concern surrounding asset has been concentrated on those with large amounts of asset. There has been less concern on those with little or no asset and on the trend of asset poverty. Using the 2nd to 11th waves of the Korea Labor and Income Panel Data, this study explored the trend of assetpoverty in Korea from 1999 to 2008 and also tried to decompose the change of poverty into the parts due to growth and distribution, using Dart and Ravallion(1992)'s method. The results showed that the asset poverty has continued to increase while the average amount of households' assets has gradually increased in Korea for the last ten years. The decomposition results on the change of poverty rate between 1999 and 2008 showed that the growth factor contributed to the decrease of asset poverty while the distribution factor contributed to the increase of asset poverty. Overall the distribution factor dominated the growth factor so that the asset poverty rate has increased during the ten years.
Recent inequality research has emphasized the importance of a comprehensive perspective to investigate the causes of poverty in capitalist societies. In the same vein, various factors have been considered as poverty measures. The purpose of the present study was to examine the effects of regional characteristics on the level of and change in economic well-being for households in Korea. Economic well-being was employed to measure households’ poverty level which consists of household income, assets, liabilities. This study reviewed the level of economic well-being among households. As a primary analysis, three-level Hierarchical Growth Modeling was employed to examine the effects of regional characteristics on the level of economic well-being and the change of economic well-being over time. Data from KLIPS (7th to 19th waves) and Statistics Korea was used for analyses. The primary results of the present study are as follows. First, the level of and changes in households’ economic well-being varied widely across regions. Second, regional characteristics was associated with the level of and changes in the economic well-being households. In particular, the elderly population rate, the number of workers in the region, the fluctuation rate of land prices, the proportion of social welfare budget was associated with the economic well-being of households. Based on the results, poverty policy makers should take into account regional characteristics for poverty policies.
경제적 불평등 문제의 핵심인 빈곤에 대한 연구는 미시적 차원에서 점차 확장되어 거시적 차원을 포함한 통합적인 분석이 진행되고 있고, 빈곤을 규정함에 있어 단순히 소득 측면만이 아닌 생활수준 전반을 측정할 수 있도록 점차 변모하고 있다. 이에 이 연구는 빈곤의 정의를 소득, 자산과 부채를 합한 경제적 복지(economic well-being)의 개념으로 빈곤의 개념을 보다 확장하여 지역 특성이 우리나라 가구의 경제적 복지 수준에 미치는 영향을 살펴보았다. 한국노동패널(7차-19차)과 통계청 자료를 결합하여 다층분석(HLM)을 실시한 결과 지역의 특성이 우리나라 가구의 경제적 복지 수준과 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지역 특성 변수 중 인구사회학적 특성인 고령인구비율, 경제적 특성인 지역 내 종사자 수와 지가변동률, 사회복지재정비율이 경제적 복지 수준와 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과를 통해 지역적 맥락과 특수성을 반영한 종합적인 빈곤 정책 수립이 필요하다는 점을 알 수 있다.
본 연구는 국민연금연구원의 국민노후보장패널조사 자료를 통하여 우리나라 중·고령자가구의 자산 분포의 특징, 자산불평등, 그리고 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 중·고령자가구의 순자산점유율은 상위 1%가 순자산의 12.0%, 상위 5%는 34.0%, 상위 10%는 전체 순자산의 절반에 가까운 49.3%를 보유하고 있었다. 한편 소득점유율은 상위 1%가 총소득의 8.2%, 상위 5%가 총소득의 23.4%, 그리고 상위 10%가 총소득의 36.1%를 가지고 있는 것으로 나타나, 우리나라에서도 자산분포에 관한 정형화된 사실 중의 하나인 ‘소득보다 자산의 집중도가 높다’는 사실을 확인할 수 있었다. 50세 이상의 가구주로 이루어진 가구에 대해서 중위자산의 50%를 자산빈곤선으로 보고, 그 이하의 자산을 보유하고 있는 가구를 빈곤가구로 정의한 다음 가구주 연령대별 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 가구주 연령대별로 보면 자산빈곤층은 80대 57.7%, 70대 47.5%, 60대 28.6%로 나타나 가구주의 연령이 증가할수록 자산빈곤층에 속하는 비율은 점차 증가하였으며, 가구주가 80대인 경우는 자산빈곤가구의 비중(57.7%)이 일반가구의 비중(42.3%)보다 높은 것으로 나타났다. 로짓(logit)모형을 추정한 결과에 의하면 가구주 성별이 여성인 경우, 월세를 살고 있는 가구인 경우, 가족 중 5세 미만의 아동이 있는 경우 자산빈곤가구에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또 가구주 연령이 약 63세가 될 때까지는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지지만 그 이후부터는 빈곤가구에 속할 확률이 다시 높아지는 것으로 나타났다. 또 가구주의 교육수준이 높을수록, 소득수준이 높을수록, 육체적으로 건강할수록, 자가를 보유하고 있는 가구는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 정부는 퇴직 시점이 가까운 근로자가구의 자산형성을 지원하는 시책을 강화할 필요가 있다. 이는 궁극적으로 은퇴한 중·고령자가구의 자산빈곤을 완화시키고, 국민기초생활보호제도의 효율적 정착을 도와 정책효과를 극대화하는 결과를 가져올 것이기 때문이다.;This paper investigates net-asset distribution, inequality, and poverty among elderly households in Korea. For this purpose, the recently released Korea Retirement and Income Study (KReIS) data were analyzed. Major findings can be summarized as follows. Top one percentile of the elderly households owned 12% of total net-assets, top 5 percentile 34%, and top decile 49.3%. When it comes to total income, however, top one percentile earned 8.2%, top 5 percentile 23.4%, and top decile 36.1%. This confirmed one of the stylized facts on asset distribution that the concentration ratio of asset is higher than that of income. Next, the net-asset poverty line was defined as the households with net-assets less that half (50%) of the median. According to the classification of the household heads by age, the poverty rate was 57.7% for those in their 80s, 47.5% for those in their 70s, and 28.6% for those in their 60s. The poverty rate increased with the age of the household heads, and the share of the asset-poor households was higher than the non asset-poor ones among the households with heads in their eighties. According to the regression results of the logit analysis, there is high probability of being assetpoor if the household heads is female, if households living with monthly payments (Wolse), if households with young children (0-4 of age). With regard to the age of household head, the probability of being asset poor decreased until the age of around 63, and then increased thereafter. The probability of being asset-poor becomes lower if the level of education is higher, if the level of income is higher, if the physical health condition is better than average. The government needs to initiate policy that supports asset-building program for people nearing retirement. This will eventually alleviate the asset-poverty of aged groups, and bring out maximum policy effects by helping successful establishment of the National Basic Livelihood Security system.